基本信息
文件名称：智能系统仿真：强化学习在智能系统中的应用_（17）.强化学习在医疗健康中的应用.docx
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更新时间：2025-12-01
总字数：约2.41万字
文档摘要
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强化学习在医疗健康中的应用
引言
在医疗健康领域，强化学习（ReinforcementLearning,RL）作为一种强大的机器学习方法，正在逐渐改变疾病的诊断、治疗和患者管理的方式。医疗健康领域面临着许多复杂且多变的问题，如个性化治疗方案的选择、患者行为的预测和干预、医疗资源的优化分配等。传统的基于规则的方法在处理这些复杂问题时往往显得力不从心，而强化学习通过试错学习的方式，能够在动态环境中找到最优的决策策略，从而为医疗健康领域提供了新的解决方案。
本节将详细介绍强化学习在医疗健康中的具体应用，包括疾病诊断、治疗方案优化、患者行为预测与干预、医疗资